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Inhaltsangabe
If you're an experienced programmer willing to crunch data, this concise guide will show you how to use machine learning to work with email. You'll learn how to write algorithms that automatically sort and redirect email based on statistical patterns. Authors Drew Conway and John Myles White approach the process in a practical fashion, using a case-study driven approach rather than a traditional math-heavy presentation.
This book also includes a short tutorial on using the popular R language to manipulate and analyze data. You'll get clear examples for analyzing sample data and writing machine learning programs with R.
- Mine email content with R functions, using a collection of sample files
- Analyze the data and use the results to write a Bayesian spam classifier
- Rank email by importance, using factors such as thread activity
- Use your email ranking analysis to write a priority inbox program
- Test your classifier and priority inbox with a separate email sample set
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Über die Autorin bzw. den Autor
Drew Conway is a PhD candidate in Politics at NYU. He studies international relations, conflict, and terrorism using the tools of mathematics, statistics, and computer science in an attempt to gain a deeper understanding of these phenomena. His academic curiosity is informed by his years as an analyst in the U.S. intelligence and defense communities. John Myles White is a PhD candidate in Psychology at Princeton. He studies pattern recognition, decision-making, and economic behavior using behavioral methods and fMRI. He is particularly interested in anomalies of value assessment.
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Machine Learning for Email: Spam Filtering and Priority Inbox
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Machine Learning for Email
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Machine Learning for Email
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Conway, D: Machine Learning for Email
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Zustand: New. This compact book explores standard tools for text classification, and teaches the reader how to use machine learning to decide whether a e-mail is spam or ham (binary classification), based on raw data from The SpamAssassin Public Corpus.Über . Bestandsnummer des Verkäufers 595883649
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Machine Learning for Email: Spam Filtering and Priority Inbox
Verlag:
O'Reilly Media, Inc, USA, 2011
ISBN 10: 1449314309
ISBN 13: 9781449314309
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Machine Learning for Email : Spam Filtering and Priority Inbox
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Machine Learning for Email
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Paperback. Zustand: New. This compact book explores standard tools for text classification, and teaches the reader how to use machine learning to decide whether a e-mail is spam or ham (binary classification), based on raw data from The SpamAssassin Public Corpus. Of course, sometimes the items in one class are not created equally, or we want to distinguish among them in some meaningful way. The second part of the book will look at how to not only filter spam from our email, but also placing "more important" messages at the top of the queue. This is a curated excerpt from the upcoming book "Machine Learning for Hackers.". Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781449314309
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Machine Learning for Email
Anbieter: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, USA
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Paperback. Zustand: New. This compact book explores standard tools for text classification, and teaches the reader how to use machine learning to decide whether a e-mail is spam or ham (binary classification), based on raw data from The SpamAssassin Public Corpus. Of course, sometimes the items in one class are not created equally, or we want to distinguish among them in some meaningful way. The second part of the book will look at how to not only filter spam from our email, but also placing "more important" messages at the top of the queue. This is a curated excerpt from the upcoming book "Machine Learning for Hackers.". Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781449314309
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Machine Learning for Email
Anbieter: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irland
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Zustand: New. This compact book explores standard tools for text classification, and teaches the reader how to use machine learning to decide whether a e-mail is spam or ham (binary classification), based on raw data from The SpamAssassin Public Corpus. Num Pages: 146 pages, Illustrations. BIC Classification: UMB; UYQM. Category: (XV) Technical / Manuals. Dimension: 234 x 179 x 9. Weight in Grams: 266. . 2011. Paperback. . . . . Bestandsnummer des Verkäufers V9781449314309
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Machine Learning for Email: Spam Filtering and Priority Inbox
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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